language-injection

작성자: microsoft

LLM Agent 다국어 주입 규칙. Agent 프롬프트 수정, 새로운 Agent 엔드포인트 추가, 사용자에게 표시되는 백엔드 메시지(message_code) 처리 시 사용합니다.

npx skills add https://github.com/microsoft/data-formulator --skill language-injection

name: language-injection description: LLM Agent 多语言注入规范。在修改 Agent 提示词、添加新的 Agent 端点、处理用户可见的后端消息(message_code)时使用。

Language Injection for Agent Prompts

Authoritative developer guide: docs/dev-guides/6-i18n-language-injection.md.

Prerequisites: Read docs/dev-guides/6-i18n-language-injection.md before changing Agent prompts, Agent routes, backend user-visible messages, or frontend i18n strings. If your work introduces new language injection patterns or conventions, update this file and related dev-guides accordingly.

Architecture

Frontend i18n.language  →  Accept-Language header  →  get_language_instruction()
                                                           │
                                                   build_language_instruction()
                                                   (agents/agent_language.py)
                                                           │
                                              ┌────────────┴────────────┐
                                              ▼                         ▼
                                        mode="full"               mode="compact"
                                    (text-heavy agents)        (code-gen agents)

Core Modules

ModuleRole
agents/agent_language.pybuild_language_instruction(lang, mode) — generates prompt fragments; inject_language_instruction() — injects into system prompts; supports 20 languages; returns "" for English
routes/agents.py → get_language_instruction()Reads Accept-Language header, delegates to build_language_instruction
routes/agents.py → _get_ui_lang()Extracts primary language code from Accept-Language header
src/app/utils.tsx → fetchWithIdentity()Sets Accept-Language header on every API request from i18n.language
src/app/utils.tsx → translateBackend()Translates backend message_code / content_code using frontend i18n

Code Examples

Route handler — inject language

# In a Flask route handler:
lang_instruction = get_language_instruction(mode="compact")
lang_suffix = f"\n\n{lang_instruction}" if lang_instruction else ""

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant." + lang_suffix},
    {"role": "user", "content": user_input},
]

Agent constructor — use inject_language_instruction()

from data_formulator.agents.agent_language import inject_language_instruction

# Simple append (most agents)
system_prompt = inject_language_instruction(system_prompt, language_instruction)

# Insert before a marker (complex prompts)
system_prompt = inject_language_instruction(
    system_prompt, language_instruction,
    marker="**About the execution environment:**"
)

Python-side user-visible messages — message_code pattern

For fixed strings in Python that appear in the UI, do NOT translate in Python. Return a message_code and let the frontend translate:

# In an Agent or route handler:
yield {
    "type": "error",
    "message": "Output DataFrame is empty (0 rows).",  # English fallback
    "message_code": "agent.emptyDataframe",             # frontend i18n key
}

# With parameters:
result = {
    "status": "error",
    "content": f"Fields not found: {missing}",
    "content_code": "agent.fieldsNotFound",
    "content_params": {"missing": missing, "available": available},
}

Frontend consumption:

import { translateBackend } from '../app/utils';
const msg = translateBackend(event.message, event.message_code, event.message_params);

Translation keys go in src/i18n/locales/{en,zh}/messages.json under messages.agent.*.

Anti-Patterns (with explanations)

PatternWhy it's wrong
os.environ.get("DF_DEFAULT_LANGUAGE")Process-level — all users get same language; breaks multi-user
Global LLM client interceptorHidden behavior; can't distinguish full/compact mode; fragile string detection
New MessageBuilder classDuplicates agent_language.py; creates parallel conflicting abstractions
Hardcoded "回答请使用中文" in promptsNot configurable; skips the mode system; breaks for other languages
Backend-side translation dict (agent_messages.py)Forces adding every new language to Python; translations should all live in src/i18n/locales/
Hardcoded English UI strings in .tsx without t()Not translatable; use useTranslation + t('key')

Adding a New Language

  1. Add language code + display name to LANGUAGE_DISPLAY_NAMES in agents/agent_language.py.
  2. Optionally add extra rules to LANGUAGE_EXTRA_RULES (e.g. simplified vs traditional Chinese).
  3. Add frontend translations in src/i18n/locales/<lang>/ — copy an existing locale folder as template.
  4. No Agent code changes needed — the existing flow picks up new languages automatically.

microsoft의 다른 스킬

oss-growth
microsoft
OSS 성장 해커 페르소나
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK(agent-framework-azure-ai)를 사용하여 Azure AI Foundry 에이전트를 구축합니다. AzureAIAgentsProvider로 지속적 에이전트를 만들 때, 호스팅 도구(코드 인터프리터, 파일 검색, 웹 검색)를 사용할 때, MCP 서버를 통합할 때, 대화 스레드를 관리할 때, 또는 스트리밍 응답을 구현할 때 사용합니다. 함수 도구, 구조화된 출력, 다중 도구 에이전트를 다룹니다.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AKS에서 AI Runway 설정 — 빈 클러스터에서 실행 중인 모델까지. 클러스터 검증, 컨트롤러 설치, GPU 평가, 공급자 설정, 첫 배포를 다룹니다. 시기: "AI Runway 설정", "AKS 클러스터 온보딩", "AI Runway 설치", "airunway 설정", "AKS에 모델 배포", "AKS에서 GPU 추론", "AKS에서 KAITO 설정", "AKS에서 LLM 실행", "AKS에서 vLLM", "AKS에서 모델 서빙 설정", "AI Runway 컨트롤러".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights로 웹앱을 계측하기 위한 지침입니다. 원격 분석 패턴, SDK 설정, 구성 참조를 제공합니다. WHEN: 앱 계측 방법, App Insights SDK, 원격 분석 패턴, App Insights란 무엇인가, Application Insights 지침, 계측 예시, APM 모범 사례.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
브라우저/웹 앱을 Application Insights JavaScript SDK(@microsoft/applicationinsights-web)로 계측합니다. Real User Monitoring(RUM) — 페이지 뷰, 클릭, AJAX/fetch 종속성, 예외, 사용자 지정 이벤트, 백엔드 OpenTelemetry 트레이스와 상관관계가 있는 브라우저 측 GenAI 에이전트 트레이스에 사용합니다. SDK Loader Script 및 npm 설정, 프레임워크 확장(React, React Native, Angular), Click Analytics, 텔레메트리 이니셜라이저, 브라우저에서 생성된 에이전트/도구/모델 스팬에 대한 OTel GenAI 의미론적 규칙을 다룹니다.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java로 이상 탐지 애플리케이션을 구축하세요. 단변량/다변량 이상 탐지, 시계열 분석 또는 AI 기반 모니터링을 구현할 때 사용하세요.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK를 사용하여 대화형 언어 이해(CLU)를 구현합니다. ConversationAnalysisClient로 대화 의도와 엔터티를 분석하거나, NLP 기능을 구축하거나, 애플리케이션에 언어 이해를 통합할 때 사용합니다.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. ML 작업 영역, 작업, 모델, 데이터 세트, 컴퓨팅 및 파이프라인에 사용합니다. 트리거: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development